图像拼接左右matlab代码-sba_matlab:matlab版本的稀疏束调整
图像拼接左右matlab代码sba_matlab
matlab版本的稀疏束调整
可以在以下情况下使用此matlab代码：
1.您使用两台经过校准的相机拍摄对象的图片，并在图像中获得了特征点的2d坐标。
2.然后根据三角测量原理（例如，matlab校准工具箱中的stereo_triangulation.m。下载地址：）来计算特征点的3d坐标。
3.但是，您获得的3d坐标只是在局部坐标系中。
因此，您需要采取一些点云配准和缝合方法，以使它们位于同一全局坐标系中。
4.经常存在您想减少的针迹误差。
一种有效的方法是捆绑调整，或在这种情况下进行稀疏捆绑调整。
5.通常，人们将重投影点作为[x;
y]并减少单个图像中的重投影误差。
在提供的代码中，由于我们将重投影点设为[x_left;
y_left;
x_right;
y_right]，因此可以减少左右图像的重投影误差。
可以在main.m和bundle_adjustment.m中看到更多详细信息。
提供了一些数据和示例代码以进行测试。
如果您有任何疑问或建议，请随时发送电子邮件至
参考：SBA：通用稀疏软件包调整的软件包
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[{"title":"（ 8 个子文件 45KB ） 图像拼接左右matlab代码-sba_matlab:matlab版本的稀疏束调整","children":[{"title":"sba_matlab-master","children":[{"title":"sba_code","children":[{"title":"main.m <span style='color:#111;'> 1.36KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"CameraCalibration.xml <span style='color:#111;'> 1.34KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"read_calibration_xml.m <span style='color:#111;'> 1.07KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"get_E.m <span style='color:#111;'> 4.05KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"bundle_adjustment.m <span style='color:#111;'> 28.95KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"data.mat <span style='color:#111;'> 22.61KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"LICENSE <span style='color:#111;'> 34.32KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 1.42KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]
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